基于云计算的多特征疲劳驾驶检测系统研究与设计

随着私家车的普及,人们对汽车安全性、舒适性要求不断提高,通过对当前车载系统分析和汽车驾驶员疲劳驾驶状态研究,提出了一种基于信息融合的多特征疲劳驾驶检测方案。方案采用高性能嵌入式系统平台与云计算相结合的方式,首先,通过嵌入式系统采集驾驶员面部图像;然后,将数据传输到Face+ 云计算平台,分析当前驾驶人员身份、年龄与微笑程度;最后,采用数字图像处理技术计算驾驶员头部位移以及统计眼睛眨动规律,综合三种指标预测驾驶员是否处于疲劳状态,实时监测驾驶员驾驶全过程。当检测到驾驶员处于疲劳驾驶状态,则通过语音的方式提醒驾驶员注意行车安全、谨慎驾驶。测试结果表明：该方案检测精度高、实时性强,并且易于和车载系统整合并推广使用。     

基于瞳孔几何特征的驾驶疲劳检测嵌入式系统的设计

驾驶员疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。针对驾驶疲劳检测算法运算复杂、视频图像数据量大的特点,设计了基于瞳孔几何特征的疲劳驾驶检测嵌入式系统。系统以TI公司的DSPTMS320DM642为核心,采用瞳孔图像的几何特征约束定位人眼,识别疲劳帧。在此基础上,提出了疲劳状况测评的判定方法,从而达到检测驾驶员疲劳程度的效果。实验结果表明,该系统算法简单、快速,是一种行之有效的、实时的非接触式疲劳驾驶检测系统。     

基于智能视觉的车辆事故预警监控系统设计

针对车辆行驶中驾驶员视觉盲区或注意力不集中而造成的交通事故问题,提出采用智能视觉技术对车辆行驶过程中四周的异常物体进行视频监控,对动态视频场景中的运动目标进行检测、识别与实时测距,通过车辆智能视频监控系统最大程度的为驾驶员提供更多预警信息,预防交通事故的发生。本文介绍了车辆智能视觉监控系统的硬件设计方法与软件工作流程,并研究了运动目标检测算法与单目视觉测距算法,通过仿真实验,验证了本智能视觉车辆监控系统对于运动目标进行检测、识别与智能测距判断的实验结果。     

Gentle-Adaboost在红外视频驾驶员疲劳检测中的应用研究

眼睛状态的检测是驾驶员疲劳检测的关键,但夜间复杂的行车环境导致眼睛状态不易检测,针对这种情况,首先用Gentle-Adaboost算法对大量红外样本训练得到人脸和眼睛分类器,用分类器对驾驶员进行面部和眼睛检测,并提出了采用高斯模型对眼睛区域的垂直积分投影分析得到眼睛睁闭状态的方法,进而计算PERCLOS和EBN,对驾驶员的精神状态进行检测。通过定位人脸以缩小眼睛的搜索区域,不仅可以提高眼睛的检测率,还可提高检测速度。在Visual Studio 2012和Opencv 2.4.4中对本系统进行仿真,验证了其有效性和实时性。     

一种自适应视频跟踪算法及其ARM DSP实现

视觉跟踪作为图像处理和计算机视觉学科的重要分支,广泛应用与军事和民事的各个领域。对于相对运动速度较快的对象,传统的光流法计算精度不高,本文提出了一种视频跟踪算法,首先通过差分法检测图像差异,然后通过光流法实现视频自适应跟踪功能。设计了基于ARM和DSP的视频跟踪装置,详细讨论了硬件平台和接口设计,以S3C2410作为主控模块、TM320芯片作为图像处理模块。实验结果证明,该算法具有实时性、精度高、灵活性强的优点。     

基于TMS320DM642芯片的视频目标跟踪系统设计与实现

运动目标的检测与跟踪一直是在计算机视觉的研究领域占有重要位置,该技术被越来越广泛的应用到交通管理、军事、公共安全监控等领域中;文章主要研究基于TMS320DM642开发平台的视频运动物体目标的检测与跟踪,文章分为软硬件两部分进行设计,硬件部分主要包含视频采集模块、视频处理模块以及显示模块3个部分,通过CCD摄像头采集视频信号,接着将采集的模拟视频信号传输到SEED VPM642视频处理模块,在VPM642中通过高性能视频解码器TVP5150将模拟视频信号转换成BT.656格式的视频信号,并将该信号传输给DM642的视频接口;在系统软件部分,系统采用TI的DSP集成开发环境CCS2.2作为系统软件开发平台,最终在DM642视频图像处理平台上实现运动目标的实时检测与跟踪;实验结果表明,该文提出的算法移植和优化方法效果明显,可以在DSP开发平台上实现运动目标的实时检测与跟踪。     

面向机电设备状态监测的嵌入式视听传感系统设计

针对机电设备状态监测集成化与智能化的需求,以DM642为内核,围绕视听信号处理搭建了由视频/音频信号处理模块、存储器扩展模块、外部接口模块等组成的嵌入式视听传感系统,提出了基于改进帧差法的运动检测方法及异常声音识别算法;测试结果表明,系统对机电设备运行状态能进行有效监测,对故障现象进行合理识别。     

基于SERS的食品中乌洛托品快速检测系统设计

基于表面增强拉曼光谱技术(surface enhanced Raman spectroscopy, SERS),研制出对食品中乌洛托品进行现场快速分析检测的系统。检测系统由多功能前处理模块、拉曼光学模块、嵌入式主控模块三部分组成,实现了待测样品的前处理,拉曼光谱数据的产生、收集、传输与处理。其中,多功能前处理模块将化学实验中经常用到的离心、超声、挥发三种功能集于一体,精简了前处理实验中需要用到的设备;拉曼光学模块采用探头光路与分光系统合为一体的整体式设计,并在探头光路中使用数值孔径为0.6的非球面透镜,同时利用交叉非对称Czerny-Turner结构对分光系统进行了设计;嵌入式主控模块采用自主研发的FPGA+ARM双核心主控电路,配合CCD的制冷电路与驱动电路,搭载μC/OS-Ⅲ操作系统,实现了对CCD上拉曼光谱数据的采集、传输与处理。利用柠檬酸钠制备纳米金(liquid colloidal gold nanoparticle,LCP-1)作为增强试剂对乌洛托品进行检测,将乌洛托品的拉曼特征峰选取在1 047 cm-1处,对乌洛托品标准品和含有乌洛托品的腐竹与米粉样品进行检测实验,实验结果表明所设计的检测系统可以实现对乌洛托品的准确识别,对乌洛托品标准品的检测限可达0.01 mg·L-1,对腐竹和米粉样品中乌洛托品的检出限可达0.5 mg·L-1,检测时间小于20 min,实现了食品中乌洛托品的现场快速检测。     

红外图像的疲劳状态识别方法

目的：为了解决光照变化对疲劳检测系统造成的准确性不高的问题,提出了一种近红外环境下判断人眼状态的方法,即针对红外光补图像的人眼状态判断。方法：首先,利用Adaboost算法对人眼区域进行定位,在网格法标记人眼瞳孔部分的基础上,进行Retinex红外图像增强。接着,对二值化与边缘检测后的红外图像分别进行网格法闭合度计算,得到人眼闭合度。最后,根据闭合度计算结果设定双阈值并结合PERCLOS来判断眼睛状态。结果：在DM642硬件平台上进行疲劳检测试验,实验结果表明,人眼状态识别率达到了90%以上,且平均每秒能处理21帧图片。结论：证明了该方法不仅能有效解决光照变化带来的问题,而且满足疲劳状态检测系统的快速性、可靠性和有效性等要求。     

基于嵌入式的智能家居之视频监控系统设计

针对视频监控系统在智能家居中对异常情况处理不够智能、响应速度较慢的问题,提出嵌入式视频监控端的方案;首先搭建嵌入式开发板的组成模块,选择摄像头并配置红外线反射模块;其次考虑到智能家居视频监控的特点,提出适合嵌入式环境的改进三帧差分算法,对出现的目标物体进行轮廓提取和阴影消除;最后根据性能指标对改进算法验证,同时通过GPRS技术把处理好的图像发送给家居主人;实验表明该系统能实时对不明物体做出智能判断,运行稳定,实现了智能家居安全防范目的。     

机载新型机电管理系统综合检测技术研究

针对现代飞机高集成度机电管理系统的测试与仿真需求,提出一种基于PXI技术的新型机电管理系统综合检测系统设计与实现方案。在该方案中,机电管理系统的所有信号经过信号接口盒后进入到综合检测系统中,通过断点模块连接机电管理系统产品,在断点模块可以对综合检测系统的所有信号进行监控测试、信号验证及分析处理;通过硬线、RS422总线、GJB289A总线、ARINC429总线形式将机电管理系统和机电管理系统综合检测系统相连接。该系统可有效节省硬件资源、准确实现信号级故障隔离,可实现机电管理系统硬件和软件的独立检测并且可实现多台机电管理系统的测试和检验;与传统手动检测相比,可以平均节省60%的检测时间。通过测试和试验,机电管理系统综合检测系统工作稳定、可靠。     

基于非制冷红外探测技术的军用车辆驾驶员视觉增强系统研究

为了提升军用车辆驾驶员环境感知能力,特别是在夜晚或烟、雾、雨、雪等不同天候条件下提供更有效的观察手段,增加远距离目标识别能力,提高驾驶安全性,作战部队对军用车辆驾驶员视觉增强系统提出了高效、灵活、精确的新要求。基于非制冷红外探测技术的军用车辆驾驶员视觉增强系统作为一类能够有效支持部队全天时、全天候作战的装备, 既增强了车辆夜间隐蔽通行能力,又有效保障了机械化部队的全天候机动能力。通过研究非制冷红外探测技术成像原理,设计出一款模块化、体积小、功耗低、可靠性高的军用车辆驾驶员视觉增强系统,有利于满足日益增长的陆军装备需求。其功能模块包括:红外探测器模块、信号处理模块、图像处理模块、电子稳像模块、行人识别模块、录像模块、控制模块、显示模块,各功能模块相对独立。     

HIRFL-CSR故障诊断报警电路设计

针对兰州重离子加速器冷却储存环(HIRFL-CSR)复杂的现场环境和对现场故障精确检测报警的迫切需求,以TI公司的MSP430混合信号处理器为核心,采用负反馈电路稳定工作点,并结合RS-485现场总线技术完成了故障诊断报警电路的设计。结果表明:该诊断报警电路具有稳定性好、灵敏度高、耗电量小、价格低、使用方便、定位精确的优点,适合各种复杂的工作环境,可广泛应用于开关量诊断报警。现已成功应用于HIRFL-CSR漏水检测报警系统中。     

基于多疲劳信息融合的车载疲劳检测系统的研究和实现

疲劳驾驶是目前道路交通的一个重要安全隐患,对车载疲劳驾驶系统的研发具有重要的应用价值和广阔的市场前景。目前存在的疲劳监测系统普遍存在成本高,可靠性不足,使用不够便捷等缺陷。通过在安卓平台上采用计算机视觉的途径进行开发和实现,将大大降低系统的成本和使用复杂度。通过多种疲劳特征融合的方法对疲劳状态进行综合性判断,可以有效的增加系统的准确性和可靠性。采用优化的二叉树支持向量机多分类算法能够使得特征融合的过程具有准确性和速度上的优势。在对该疲劳检测系统的相应测试中也获取了良好的实验结果。     

基于FPGA的实时图像采集与分析系统设计

当今社会视频技术运用的越来越广泛。针对实时图像采集与分析系统对实时性要求高的特点,研究并设计了一套基于FPGA的图像实时采集与分析系统,利用在FPGA芯片上设计软硬件,速度快、稳定可靠,研发周期短等特点。整个系统以FPGA芯片为核心,辅以图像采集模块、图像分析算法、图像存储和图像分析模块。实验表明, 该系统较好地符合了系统对实时性的要求。     

等离激元增强拉曼光谱食用合成色素快速检测系统设计

基于等离激元增强拉曼光谱技术,研制出适合现场分析检测的食用合成色素快速检测系统,适用于饮料、肉制品、蜜饯等食品中合成色素的快速检测。检测系统的硬件部分主要由双CPU(ARM和FPGA)主控板、样品前处理模块(含有增强粒子施加装置)、半导体激光光源、光谱数据采集模块构成;软件部分控制样品前处理模块自动运行,并可读取被测样品的拉曼谱图。利用快速检测系统对三种实际样品(蜜饯、汽水、火腿肠)中的食用合成色素胭脂红、柠檬黄、诱惑红进行检测,以验证该系统在食用合成色素检测中的性能。样品检测结果的相对标准偏差小于±5%,表明此检测系统具有良好的灵敏度和重现性,且检测时间短,能够满足食品中合成色素现场快速检测的要求。     

基于LED-89C52的无人机动态信号采集处理系统设计

无人机动态信号采集与处理,是对无人机控制的关键。设计并实现了一种基于LED-89C52的无人机动态信号采集与处理系统,该系统以89C52单片机为核心,使用高质量的信号采集终端模块以及信号处理调理模块增强检测精度,提高无人机大气信号检测的动态性能,系统的硬件设计,主要包括89C52单片机、信号采集终端、信号处理板模块、信号调理模块以及传感器信号放大与A/D转换模块和显示译码驱动模块、LED数码管显示模块等,给出了系统实现动态信号采集与处理的流程图以及程序代码,实现无人机中动态信号有效采集与处理。实验结果表明,所提系统可准确获取无人机中动态信号,完成信号的有效处理,具有较高的准确率,应用前景阔。     

云环境下基于多虚拟机的在线视频监控系统设计

针对常规视频监控系统在线实时性不强,海量视频数据传输迟滞,任务管理单一等问题,提出了构建在云计算环下基于多虚拟机技术在线视频监控系统 ,利用云计算平台中的物理资源与服务资源提升在线视频监控系统数据处理能力,虚拟机可同时处理大量的视频监控数据,并将视频数据以云存储的方式存储于云端服务器,降低了设备建设成本,可根据不同用户需求定制相关服务。本系统基于云计算平台设计,应用数十台乃至数百台虚拟机对在线视频监控数据进行处理,设计实现了云平台下在线视频监控系统的结构设计、以太网通信接口设计、服务器硬件配置和虚拟机控制。在软件设计方面通过对各虚拟机资源利用率的计算而动态分配资源,从而可以有效减少网络传输系统状态信息的带宽开销。通过系统功能与性能测试表明,在常规公共网络10M带宽的情况下,本系统在线视频监控数据的传输延迟时间相比于传统视频监控减少了85%以上,监控视频数据量减少了75%以上。